量大管饱，AIPC的超强辅助！三星990 EVO AI应用体验

前言

在人工智能迅猛发展的时代，各大数码品牌在AI领域展开了激烈的竞争。消费者通常关注GPU和CPU的AI算力，但在AIPC生态系统中，存储设备的重要性常常被忽略。实际上，优秀的存储解决方案对于提升整体AI性能至关重要。

AI生成的三星SSD

为什么存储设备在AI应用中如此关键呢？这并不难理解。无论是需要处理十几GB甚至几十GB的大语言模型，还是运行需要调用多个模型的AI绘画任务，都会产生巨大的数据传输需求。在启动、运行和调试这些AI应用时，对硬盘的顺序读写、随机读写性能以及延迟都有很高的要求。如果在这个关键环节出现瓶颈（如存储容量不足、传输速度不够、高延迟、数据错误或系统故障等），整个AI生态的运行效率将大打折扣。

因此，为AIPC选择一款稳定、高速且高效的SSD尤为重要。今天，我们将重点关注三星存储的990 EVO系列。这款SSD不仅率先兼容PCIe 5.0 x2接口，还继承了EVO系列一贯的高容量优势。接下来，让我们看看三星990 EVO在AI应用场景中的实际表现。

三星990 EVO规格介绍

首先来介绍一下三星990 EVO的规格，三星990 EVO采用了三星自研控制器。这款控制器采用了业界领先的5nm制程工艺，不仅确保了性能发挥的稳定性，还实现了更为出色的功耗控制。这一技术优势使得990 EVO能够在保持高性能的同时，为长时间运行的AI任务提供可靠保障，完美平衡了性能与能效。

在存储颗粒方面，三星990 EVO搭载了经过改良的V6版本TLC NAND存储颗粒。单颗颗粒为1TB，高密度设计不仅提升了整体存储效率，还增强了数据的可靠性和耐久性。

性能测试中，CrystalDiskMark空盘1GiB Seq Q8T1读写速度分别达到5081.52MB/s和4057.64MB/s，满足AI训练和大数据分析需求。

接口支持PCIe 4.0 x4和PCIe 5.0 x2，后者单通道速率提升至16 GB/s，理论最大传输速度达32 GB/s。这不仅保证了高速数据传输，还有助于缓解发热问题，为未来AI应用做好准备。

三星990 EVO AI-Stable diffusion 生成图片存储性能测试

为了全面评估三星990 EVO在实际AI应用中的表现，我们选择了广受欢迎的Stable Diffusion平台，并使用SDXL模型进行测试。这种配置非常适合生成日常文章插图和封面，是许多内容创作者的首选工具。

Stable Diffusion作为一个复杂的AI系统，在启动时需要调用多个大型AI模型和相关配置文件，这对SSD的随机读取和顺序读取性能提出了很高的要求，因此成为评估存储设备AI应用性能的理想场景。

在测试中，三星990 EVO仅用12.7秒就启动了Stable Diffusion平台的WebUI，并在12.4秒内将AI模型预加载并写入显存。这些数据充分展示了990 EVO在处理大型AI应用时的出色性能，相比传统硬盘或低端SSD，显著缩短了AI应用的启动时间，为用户提供了更加流畅的使用体验。

通过HWiNFO 64的监测，我们观察到了990 EVO在AI模型启动阶段的不俗速度表现。在这个过程中，硬盘的峰值读取速度达到了5100.127MB/s，甚至超过了官方公布的5000MB/s最高性能指标。进一步分析读取过程的数据，我们发现990 EVO具有极快的起速和低延迟特性，几乎能瞬间达到高速读取状态，并在整个过程中保持稳定的高速，没有明显的波动或停顿。这些特性对于AI应用尤为重要，因为它们能确保模型和数据的快速加载，减少AI处理过程中的等待时间。

在图片生成过程中，三星990 EVO也展现了优异的性能。AI图像生成通常涉及大量图片的处理和存储，这对硬盘的集中高速读写能力提出了考验。特别是在处理高分辨率、高细节度的图片时，性能不足的存储设备可能成为瓶颈，导致系统卡顿或延迟。

然而，990 EVO在这一场景中表现出色。在批量图片的生成和导出过程中，该硬盘始终保持接近峰值的性能水平。这种持续的高性能输出为快速图片生成提供了坚实的硬件基础。

总结

随着AI应用在工作和生活中的深度融合，本地化AI对存储设备提出了前所未有的高要求。庞大的数据模型和海量数据库使高性能存储成为AIPC生态系统中不可或缺的关键组件。三星990 EVO作为三星存储阵营的最新主力产品，在容量、速度和稳定性等多个方面均展现出不俗的性能，同时保持了极具竞争力的价格优势，是家用和实验性AIPC平台的理想选择。

990 EVO的一大亮点是对PCIe 5.0接口的支持，这不仅延长了其使用寿命，还确保了长期的技术先进性。高达2TB的大容量设计使其能够轻松胜任AI生产工具的主力存储和数据仓库角色。无论是日常使用还是处理大规模AI任务，990 EVO都能提供出色的性能表现和可靠的数据存储方案。

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